Donald A. Marchand

Joe Peppard

En su afán por extraer información de las enormes cantidades de datos que ahora están disponibles de fuentes internas y externas, muchas empresas están gastando mucho en herramientas de TI y en contratar científicos de datos. Sin embargo, la mayoría se esfuerza por lograr una devolución que valga la pena. Esto se debe a que tratan sus proyectos de macrodatos y análisis de la misma manera que tratan todos los proyectos de TI, sin darse cuenta de que son animales completamente diferentes.

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Reprint: R1301H 
As managers seek to exploit the tremendous amounts of data now available from internal and external sources, they&#8217;re likely to use the approach they use with all their IT projects&#8212;that is, they&#8217;ll focus on building and deploying technology on time, to plan, and within budget. That works for projects designed to improve business processes and increase efficiency, but when it comes to extracting valuable insights from data and using information to make better decisions, managers need a different approach and mind-set. 
A big data or analytics project is likely to be smaller and shorter than a conventional IT initiative, such as installing an ERP system. It&#8217;s also more like scientific research. Commissioned to address a problem or opportunity, such a project frames questions, develops hypotheses, and then experiments to gain knowledge and understanding. 
The authors have identified five guidelines for taking this voyage of discovery: 
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<li>Place users&#8212;the people who will create meaning from the information&#8212;at the heart of the initiative.</li>
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<li>Unlock value from IT by asking second-order questions and giving teams the freedom to reframe business problems.</li>
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<li>Equip teams with cognitive and behavioral scientists, who understand how people perceive problems and analyze data.</li>
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<li>Focus on learning by facilitating information sharing, examining assumptions, and striving to understand cause and effect.</li>
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<li>Worry more about solving business problems than about deploying technology.</li>
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Why IT Fumbles Analytics

Reimpresión: R1301H A medida que los directivos traten de aprovechar las enormes cantidades de datos que ahora están disponibles de fuentes internas y externas, es probable que utilicen el enfoque que utilizan en todos sus proyectos de TI, es decir, se centren en crear e implementar la tecnología a tiempo, según lo planificado y dentro del presupuesto. Eso funciona para los proyectos diseñados para mejorar los procesos empresariales y aumentar la eficiencia, pero cuando se trata de extraer información valiosa de los datos y utilizarla para tomar mejores decisiones, los gerentes necesitan un enfoque y una mentalidad diferentes. Es probable que un proyecto de macrodatos o análisis sea cada vez más pequeño que una iniciativa de TI convencional, como la instalación de un sistema ERP. También se parece más a una investigación científica. Encargado para abordar un problema o una oportunidad, un proyecto de este tipo formula preguntas, desarrolla hipótesis y, a continuación, experimenta para adquirir conocimientos y comprensión. Los autores han identificado cinco pautas para emprender este viaje de descubrimiento: 
<ul> 
 <li> Sitúe a los usuarios (las personas que crearán significado a partir de la información) en el centro de la iniciativa.</li> 
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 <li> Aproveche la TI haciendo preguntas de segundo orden y dando a los equipos la libertad de replantear los problemas empresariales.</li> 
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 <li> Equipe a los equipos con científicos cognitivos y conductuales, que entiendan cómo las personas perciben los problemas y analizan los datos.</li> 
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 <li> Céntrese en aprender facilitando el intercambio de información, examinando las suposiciones y esforzándose por entender la causa y el efecto.</li> 
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 <li> Preocúpese más por resolver los problemas empresariales que por implementar la tecnología.</li> 
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Por qu&eacute; IT Fumbles Analytics

Reprint: R1301H As managers seek to exploit the tremendous amounts of data now available from internal and external sources, they’re likely to use the approach they use with all their IT projects—that is, they’ll focus on building and deploying technology on time, to plan, and within budget. That works for projects designed to improve business processes and increase efficiency, but when it comes to extracting valuable insights from data and using information to make better decisions, managers need a different approach and mind-set. A big data or analytics project is likely to be smaller and shorter than a conventional IT initiative, such as installing an ERP system. It’s also more like scientific research. Commissioned to address a problem or opportunity, such a project frames questions, develops hypotheses, and then experiments to gain knowledge and understanding. The authors have identified five guidelines for taking this voyage of discovery: Place users—the people who will create meaning from the information—at the heart of the initiative. Unlock value from IT by asking second-order questions and giving teams the freedom to reframe business problems. Equip teams with cognitive and behavioral scientists, who understand how people perceive problems and analyze data. Focus on learning by facilitating information sharing, examining assumptions, and striving to understand cause and effect. Worry more about solving business problems than about deploying technology.

Por qué IT Fumbles Analytics

Resumen.

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